Klinische Studien dauern länger als nötig. Das ist ein Patientenproblem

ANWENDUNGSFALL
Intelligenz für klinische Studien und Standortleistung

Klinische Studien gehören zu den ressourcenintensivsten und zeitkritischsten Prozessen in jeder Branche. Die durchschnittliche Phase-III-Studie dauert heute mehrere Jahre. Jeder Monat Verlängerung der Laufzeit bedeutet erhebliche Kosten und, was noch wichtiger ist, verzögerten Zugang zu einer Behandlung für die Patienten, die sie benötigen.

Und doch arbeiten die Funktionen des klinischen Betriebs häufig mit einer Verzögerung von 2-4 Wochen bei der Sichtbarkeit von Leistungsproblemen auf Standortebene. Daten zur Einschreibungsgeschwindigkeit liegen im Monatszyklus vor. Raten von Protokollabweichungen werden in vierteljährlichen Standortbewertungen überprüft. Bis ein Leistungsproblem an einem Standort identifiziert, diagnostiziert und behoben ist, sind bereits Wochen zusätzlicher Zeitplanbeeinträchtigung aufgelaufen.

Das Problem der Sichtbarkeit der Standortleistung

Ein VP für klinische Operationen, der eine globale multizentrische Studie leitet, kann die Leistung der einzelnen Standorte nicht persönlich mit der Granularität überprüfen, die eine frühzeitige Intervention erfordert. Die klinischen Datenmanagementsysteme enthalten die relevanten Daten: Einschreibungsdatensätze, Protokollabweichungen, Antwortzeiten auf Anfragen, Vollständigkeit der Dateneingabe. Was fehlt, ist die Fähigkeit, diese Daten mit der Geschwindigkeit und Spezifität abzufragen, die das operative Management fordert.

Der Standort, der sein Einschreibungsziel im 3. Quartal verfehlen wird, zeigte die Warnzeichen bereits im 1. Quartal. Die Frage ist, ob jemand die richtigen Daten mit der richtigen Frequenz betrachtet hat.

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Databricks Genie ermöglicht es Führungskräften im klinischen Betrieb, ihre vollständigen Studiendatenumgebung in natürlicher Sprache abzufragen. Ein VP für klinische Operationen kann fragen: „Welche Standorte in der Phase-II-Onkologiestudie haben in den letzten 60 Tagen eine Screen-Failure-Rate von über 40 % aufgewiesen, und wie schneidet ihr Einschreibungsfortschritt im Vergleich zum ursprünglichen Ziel der Standortaktivierung ab?“ Diese Frage ergibt sich aus Ihren tatsächlichen klinischen Datensystemen.

Zeitplanintelligenz als Patientenauswirkung

Die Verkürzung der Zeitpläne klinischer Studien ist ebenso ein Problem für den Patientenzugang wie ein kommerzielles Problem. Der VP für klinische Operationen, der Leistungsprobleme Wochen früher erkennen und beheben kann, weil er schnelleren, flüssigeren Zugriff auf seine Studiendaten hat, verkürzt den Weg von der Studienabschluss bis zur Zulassung der Behandlung. Das ist der wahre Wert der operativen Datenintelligenz in den Biowissenschaften.

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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag